Diseña y visualiza con D3.js datos de siniestralidad en carretera

Introducción

Cada año se producen en España decenas de miles de accidentes, en los que miles de personas resultan heridas de diversa consideración, y que ocurren en circunstancias muy diversas, tanto de tipo de vía, como por el tipo de accidente.

Muchas de las estadísticas relacionadas con estos parámetros están recogidas en las bases de datos de la Dirección General de Tráfico (DGT) y algunas de ellas en el catálogo albergado en datos.gob.es.  

En este ejercicio examinaremos el contenido de la base de datos de siniestralidad de la DGT para el año 2024 con el fin de realizar una serie de visualizaciones básicas que nos permitan ver de forma rápida e intuitiva cuáles son los hechos a destacar respecto a la incidencia de accidentes y sus consecuencias en ese año.  

Para ello vamos a desarrollar código en Python que nos permita la lectura y cálculo de métricas básicas respecto al número total de víctimas, las particularidades de las infraestructuras así como las diferentes casuísticas de los accidentes. Y una vez tengamos disponibles esos datos, los visualizaremos utilizando la librería de Javascript D3.js, que nos permite tanto la representación de datos en su forma más tradicional como en diseños más contemporáneos, habituales en la prensa, favoreciendo así una narrativa fluída en estilo y coherente en contenido. 

En el entorno de Python utilizaremos librerías de uso común y frecuente como son Numpy, para el cálculo básico - sumas, máximos y mínimos-, y Pandas, para estructurar los datos de forma intuitiva, facilitando tanto su organización como su transformación. Igualmente trabajaremos con Datetime, tanto para el formateo de los datos de entrada en tipos de fecha estándares dentro del mundo de la programación en Python, como para agregar los datos de forma fácil e intuitiva. De esta forma aprenderemos a abrir cualquier tipo de fichero de datos en formato .CSV, a estructurarlo de forma ordenada y a realizar transformaciones y operaciones básicas de forma sencilla.  

En el entorno de Javascript desarrollaremos notebooks en D3.js gracias al uso de Observable, una iniciativa abierta y gratuita, para poder ejecutar código de Javascript directamente en un interfaz web, y sin tener que recurrir a servidores locales o complejas instalaciones. En diferentes notebooks crearemos visualizaciones clásicas -como las series temporales en ejes cartesianos o mapas- junto con otras propuestas tales como distribuciones de burbujas o elementos apilados por categorías. 

En la Figura 1 se pueden ver las principales etapas de este ejercicio, desde la lectura de los datos dentro del fichero de la DGT, hasta las operaciones y las variables de salida en formato JSON, que nos servirán a su vez en un entorno Javascript para poder desarrollar las visualizaciones en D3.js.

Figura 1. Pasos en los cuales se estructura este ejercicio, con punto de partida en la base de datos de la DGT, el procesado y manipulación de esos datos en Python, la creación de ficheros de salida en formato JSON y su uso en Javascript para visualizar los resultados. 

El acceso al repositorio de Github, el notebook de Google Colab y los notebooks de Observable se pueden realizar a través de los siguientes enlaces:

Accede al repositorio del laboratorio de datos en GitHub

Accede al notebook de GoogleColab

Accede a los notebooks de Observable

Proceso de Desarrollo 

1. Lectura del fichero de datos 

El primer paso será leer el fichero de la DGT que contiene todos los registros de accidentes del año 2024. Este paso nos permitirá identificar los campos de interés y sobre todo en qué formato se encuentran. Podremos identificar si se precisa de alguna transformación sobre todo en la información de la fecha, tal y como está estructurada en el fichero de origen.  

Igualmente veremos cómo traducir los códigos de muchas de las categorías que nos ofrece la DGT, de modo que podamos hacer una interpretación real más allá de los números de categorías como tipo de accidente, tipo de vía o titularidad de la vía.  

Una vez entendemos la estructura y contenido de los datos podemos empezar a operar con ellos.  

2. Cálculo de métricas 

La librería Pandas de Python nos permite operar con las diferentes columnas de datos y realizar cálculos básicos que serán suficientemente representativos para entender mínimamente la casuística de los accidentes en las carreteras españolas.  

En este apartado se realizarán tres tipos de cálculos.  

• El primero de ellos será el cálculo del número total de víctimas por hora del día para cada uno de los días de la semana. La base de datos de la DGT viene estructurada por día de la semana, de forma que utilizaremos también esa escala temporal para representar los datos en una serie. Cabe hacer notar que por víctima se considera toda aquella persona que ha fallecido o que sea diagnosticada como herida grave o leve.
• El segundo cálculo será la suma total de accidentes para diferentes categorías, tales como la titularidad de la vía, el tipo de accidente o el tipo de vía. Esto nos permitirá ver cuáles son las condiciones en las cuales los accidentes son más frecuentes.
• El tercer cálculo será el de número de accidentes por municipio. En este caso realizaremos el cálculo restringido a la provincia de Valencia como ejemplo, y que sería aplicable a cualquier provincia o municipio de nuestro interés. En este caso observaremos las diferencias entre los núcleos urbanos y no urbanos, así como aquellos municipios por los que pasan las principales vías de comunicación.

3. Diseño de las visualizaciones  

Una vez hemos calculado las métricas de interés, desarrollaremos cinco ejercicios de visualización en D3.js. Para ello exportaremos en formato JSON el resultado de las métricas y crearemos notebooks en Observable. En concreto realizamos las siguientes visualizaciones:  

• Serie temporal con el número total de víctimas en cada hora y día de la semana, con un menú desplegable interactivo para seleccionar el día de la semana de interés. A mayores de la curva que describe el número de víctimas dibujaremos sobre el fondo de la gráfica la incertidumbre de todos los días de la semana, de forma que la serie temporal diaria queda enmarcada en el contexto de toda la semana como referencia.
• Mapa de la provincia de Valencia con el número total de accidentes por municipio.
• Diagrama de burbujas, con las diferentes magnitudes de los diferentes tipos de accidentes con el número total de accidentes en cada caso escrita de forma detallada.
• Diagrama de puntos apilados, donde acumulamos círculos o cualquier otra forma geométrica para las diferentes titularidades de la vía y su número total de accidentes dentro del marco de cada titularidad.
• Diagrama de sierra, con la altura de cada montaña correspondiente al número de accidentes en cada tipo de vía en escala logarítmica. 

Visualización de las métricas  

El resultado de este ejercicio se podrá ver de forma gráfica y explícita en forma de visualizaciones realizadas para el formato web y accesibles desde una interfaz también web, tanto para su desarrollo como para su posterior publicación.  Todo el conjunto de visualizaciones se encuentra en el repositorio de Datos.gob.es en Observable: 

Accede a los notebooks de Observable

En la Figura 2 tenemos el resultado de la serie temporal del total de víctimas respecto a la hora del día para diferentes días de la semana. La serie temporal está enmarcada dentro de la incertidumbre del total de días de la semana, para dar una idea del margen de variabilidad que podemos tener dependiendo de la hora del día.  

Figura 2. Serie temporal del total de víctimas en accidentes por hora del día para todos los días de la semana en 2024. En el fondo en color azul claro se indica la incertidumbre asociada a todos los días de la semana como contexto, con menú desplegable para seleccionar el día de la semana.

En la Figura 3 podemos observar el mapa de la provincia de Valencia con una intensidad de color proporcional al número de accidentes en cada municipio. Aquellos municipios en los cuales no se han registrado accidentes aparecen en color blanco. De forma intuitiva se puede adivinar el trazado de las principales carreteras que atraviesan la provincia, tanto la carretera hacia el este de la ciudad de Valencia en dirección Madrid como la carretera del interior hacia el sur de la ciudad en dirección a Alicante.  

Figura 3. Mapa del número de accidentes por municipio en la provincia de Valencia en 2024. 

En la Figura 4 vemos una forma geométrica, el círculo, asociada a los tipos de accidente, con el detalle del número de accidentes asociada a cada categoría. En este tipo de visualización emerge de forma natural aquellos accidentes más frecuentes en torno al centro del diagrama, mientras que aquellos minoritarios o residuales ocupan el perímetro del diagrama para dar igualmente una forma redonda al conjunto de formas.

Figura 4. Diagrama de burbujas del número de accidentes por tipo de accidente en 2024. 

En la Figura 5 se puede contemplar el tradicional diagrama de barras pero esta vez descompuesto en unidades más pequeñas, para afinar la cantidad de accidentes asociada a la titularidad de la vía donde han sucedido. Este tipo de diagramas permite discernir pequeñas diferencias entre magnitudes parecidas, preservando el mensaje general que obtenemos de un cálculo de estas características.  

Figura 5. Diagrama de barras con discretización de puntos para el número de accidentes por titularidad de la vía en el 2024. 

En la Figura 6 creamos una serie de formas geométricas que replican una cordillera o sierra donde los diferentes picos apuntan a la diferencia de número de accidentes por tipo de vía. Dada la diferencia en órdenes de magnitud establecemos una escala logarítmica, que permita comparar en el mismo diagrama diferentes casuísticas. 

Figura 6. Diagrama en cordillera para los diferentes órdenes de magnitud del número de accidentes por tipo de vía en el 2024. 

Lecciones aprendidas 

A través de estos pasos aprenderemos toda una serie de habilidades transversales que nos permiten trabajar con aquellos conjunto de datos que se nos presentan en formato CSV en columnas, un formato muy popular para el cual podremos realizar tanto su análisis como su visualización. Estas lecciones son en concreto:  

• Universalidad de lectura y estructuración de datos: el uso de herramientas como Python, con sus librerías Numpy y Pandas, permiten acceder a los datos en detalle y estructurarlos de forma ordenada e intuitiva con pocas líneas de código.
• Cálculos sencillos en Pandas: la propia librería de Python permite cálculos sencillos pero esenciales para la interpretación preliminar de resultados.
• Formato Datetime: a través de esta librería de Python podemos familiarizarnos con el estándar del formato de fecha, y así realizar todo tipo de transformaciones, filtros y selecciones que más nos interesen en cualquier intervalo temporal.
• Formato JSON: una vez que decidimos dar espacio a nuestras visualizaciones en la web, aprender la estructura y uso del formato JSON es de gran utilidad dado su amplio uso en todo tipo de aplicaciones y arquitecturas web.
• Espectro de posibilidades de D3.js: esta librería de Javascript nos permite explorar de lo más tradicional y conservador a lo más creativo gracias a sus principios basados en las formas más básicas, sin plantillas, templates o diagramas predefinidos. 

Conclusiones y próximos pasos 

Hemos aprendido a leer y a estructurar datos según los estándares de los formatos más utilizados en el mundo del análisis y visualización. Este ejercicio también sirve como módulo introductorio al mundo de D3.js, una herramienta muy versátil, vigente y popular dentro del mundo del storytelling y la visualización de datos a todos los niveles.  

Para poder avanzar en este ejercicio se recomienda:  

• Para los analistas y desarrolladores, se puede prescindir de la librería Pandas y estructurar los datos con objetos más elementales de Python como arrays y matrices, buscando qué funciones y qué operadores permiten realizar las mismas tareas que hace Pandas pero de una forma más fundamental, sobre todo si pensamos en entornos de producción para los cuales necesitamos el menor número de librerías posibles para aligerar la aplicación.
• Para los creadores de visualizaciones, la información sobre los municipios puede proyectarse igualmente sobre bases cartográficas ya existentes como OpenStreetMap y de esta forma vincular la incidencia de accidentes a características orográficas o infraestructuras ya reflejadas en esas bases cartográficas. Para las magnitudes de los números de accidentes se pueden explorar diagramas de tipo Treemap o diagramas de Voronoi y ver si transmiten el mismo mensaje que los que presentamos en este ejercicio.   

Ámbitos de aplicación 

Los pasos descritos en este ejercicio pueden pasar a formar parte de cualquier caja de herramientas de uso habitual para los siguientes perfiles:  

• Analistas de datos: aquí se encuentran los pasos básicos para la descripción de un fichero de datos en formato CSV y los cálculos básicos a realizar tanto en el campo de la fecha como de operaciones entre variables de diferentes columnas. Estas herramientas pueden servir para introducirse en el mundo del análisis de datos y ayuda en esos primeros pasos a la hora de enfrentarse a un dataset.
• Científicos y personal investigador: la universalidad de las herramientas aquí descritas aplican a una gran variedad de origen de datos, como el que se experimenta en las ciencias experimentales y de observaciones o medidas de todo tipo. Estas herramientas permiten un análisis rápido a la vez que riguroso sin importar el campo de conocimiento en el que se trabaje.
• Desarrolladores web: la exportación de datos en formato JSON así como el código en Javascript que se ofrece en los notebooks de Observable son fácilmente integrables en todo tipo de entornos (Svelte, React, Angular, Vue) y permite la creación de visualizaciones en una web de forma sencilla e intuitiva.
• Periodistas: abarcar todo el proceso de vida de un fichero de datos, desde su lectura a su visualización, otorga al periodista o investigador independencia a la hora de evaluar e interpretar los datos por sí mismo sin depender de recursos técnicos ajenos. La creación del mapa por municipios abre la puerta a utilizar cualquier otro dato similar, como por ejemplo procesos electorales, con el mismo formato de salida para mostrar variabilidad geográfica respecto a cualquier tipo de magnitud.
• Diseñadores Gráficos: el manejo de herramientas de visualización con un amplio grado de libertad permite a los diseñadores cultivar toda su creatividad dentro del rigor y la exactitud que los datos necesitan.